一.Primary shard和replica shard机制 1.index包含多个shard; 2.每个shard都是一个最小的工作单元,承载部分的数据,Lucene实例,完整的简历索引和处理请求的能力: 3.增减节点时,shard会自动在nodes中负载均衡; 4.primary shard和replica shard,每一个document只会存在某一个primary shard以及其对应的replica shard中,不可能存在于多个primary shard中: 5.replica…
Elasticsearch的基础分布式架构 Elasticsearch对复杂分布式机制的透明隐藏特性 Elasticsearch是一套分布式系统,分布式是为了应对大数据量. Elasticsearch隐藏了复杂的分布式机制: 分片:我们之前随随便便就将一些document插入到es集群中去了,我们没有关心过数据是如何进行分配的.数据到哪个shard中去了. 集群发现机制(cluster discovery):如果启动一个新的es进程,那么这个es进程会作为一个node并且发现es集群,然后自动加…
写在前面的话:读书破万卷,编码如有神-------------------------------------------------------------------- 参考内容: <Elasticsearch顶尖高手系列-快速入门篇>,中华石杉 -------------------------------------------------------------------- 主要内容包括: 横向扩容 容错机制 ------------------------------------…
一.数据准备 PUT /company/employee/2 { "address": { "country": "china", "province": "jiangsu", "city": "nanjing" }, "name": "tom", "age": 30, "join_date&quo…
1.Elasticsearch 横向扩容以及容错机制http://www.bubuko.com/infodetail-2499254.html 2.HDFS容错机制详解https://www.cnblogs.com/zhangyinhua/p/7681146.html?utm_source=debugrun&utm_medium=referral…
https://blog.csdn.net/gwd1154978352/article/details/82781731 环境搭建篇 ElasticSearch教程——安装 ElasticSearch教程——安装Head插件 ElasticSearch教程——安装IK分词器插件 ElasticSearch教程——安装Kibana 基础操作 ElasticSearch教程——Kibana简单操作ES ElasticSearch教程——批量处理(mget和bulk) ElasticSearch教程—…
1 ElasticSearch分布式基础 1.1 ES分布式机制 分布式机制:Elasticsearch是一套分布式的系统,分布式是为了应对大数据量.它的特性就是对复杂的分布式机制隐藏掉. 分片机制:数据存储到哪个分片,副本数据写入另外分片. 集群发现机制:新启动es实例,会自动加入集群. shard负载均衡:大量数据写入及查询,es会将数据平均分配.举例,假设现在有3个节点,总共有25个shard要分配到3个节点上去,es会自动进行均匀分配,以保持每个节点的均衡的读写负载请求. shard副本…
假如: 9 shard,3 node Elasticsearch容错机制:master选举,replica容错,数据恢复 最佳分配情况: 这样分配之后,不管其中哪个node 宕机这个es 依然可以提供完整的share 返回: 假如出现了宕机情况: 这时候宕机了第一个: 容错机制: 开始进行master进行选举,重新选择一个master; 担当master的职责:…
一.副本分片介绍 什么是副本分片? 副本分片的主要目的就是为了故障转移,如果持有主分片的节点挂掉了,一个副本分片就会晋升为主分片的角色. 在索引写入时,副本分片做着与主分片相同的工作.新文档首先被索引进主分片然后再同步到其它所有的副本分片.增加副本数并不会增加索引容量. 无论如何,副本分片可以服务于读请求,如果你的索引也如常见的那样是偏向查询使用的,那你可以通过增加副本的数目来提升查询性能,但也要为此,增加额外的硬件资源. Elasticsearch内部分片处理机制 逆向索引 与传统的数据库不同…
本文来自8月11日在北京举行的 Flink Meetup会议,分享来自于施晓罡,目前在阿里大数据团队部从事Blink方面的研发,现在主要负责Blink状态管理和容错相关技术的研发.   本文主要内容如下: 有状态的流数据处理: Flink中的状态接口: 状态管理和容错机制实现: 阿里相关工作介绍: 一.有状态的流数据处理   1.1.什么是有状态的计算      计算任务的结果不仅仅依赖于输入,还依赖于它的当前状态,其实大多数的计算都是有状态的计算. 比如wordcount,给一些word,其计…